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雷达卡
先进的机器学习算法已经使国际象棋游戏、语音识别和一些军事活动自动化。近年来，这一具有前瞻性的科学已经侵入了医疗保健、银行、教育和营销等主流行业领域。机器学习可以帮助组织确定哪些活动对他们来说最重要，同时让机器处理其余的事情。
行业专家证实，机器学习使企业能够在以前无法实现的规模和范围内执行任务。这种独特的技术提高了速度、减少了错误并提高了准确性。使用 ML 的企业主和运营商不仅通过 ML 工具提高了业务效率，而且还发现了超越竞争对手的新机会。
机器学习研究
2016 年，谷歌的阿尔法围棋，一个能够与人类玩家对战的人工智能系统，展示了机器思维相对于人类思维的优越性。机器驱动的中国围棋游戏击败了中国传奇棋手柯洁。AlphaGo 的超人能力与人类的认知智能非常相似。
从那时起，机器学习已经走了很长一段路。最近，机器学习的研究主要集中在实际的市场应用上，例如自动驾驶汽车和搜索引擎优化。
目前，可扩展的机器学习系统或解决方案面临双重挑战，根据扩展机器学习应用程序. 可扩展系统的开发带来了许多挑战，但延迟可扩展的 ML 系统可能意味着更大的挑战，例如“失去客户或未实现收入”。大多数可扩展的 ML 模型在生产测试阶段要么生死要么死，在这个阶段，数据大小的变化会迅速揭示执行问题。
组织的机器学习：现在在哪里？
机器学习处于人工智能竞赛的最前沿。它被吹捧为人工智能的下一个突破，但这究竟意味着什么？
随着高级 ML 算法经过训练，可以根据他们从以前的经验中学到的知识做出决策，这些智能应用程序在主流商业实践中变得非常强大。它们现在被用于各个行业，以扩大现有的收入渠道，同时发现新的机会。
算法的调查调查结果表明，十分之六的受访者 (64%) 表示，在过去 12 个月中，人工智能和机器学习的优先事项相对于其他 IT 优先事项有所增加。2019 年至 2020 年间，20% 的企业将 AI 预算增加了 50% 以上。
商业机器学习
机器学习算法已经在帮助人力资源 (HR) 人员做出更好的招聘决策和控制人员流失；帮助客户服务人员在第一次互动中吸引客户，同时留住现有客户；协助最高管理层在几秒钟内做出敏锐、明智的决策；通过虚拟现实 (VR) 数字展厅和可定制的产品设计，帮助客户成为购买旅程的积极参与者。
在组织中实施机器学习的五个步骤强调预测分析或对话系统的非凡重要性。作者指出，开发和部署 ML 策略的最佳时机可能是现在。
目前，在企业中部署大规模 ML 应用程序的主要障碍是监管问题。作为这个IBM作者指出，ML 可以帮助合规团队快速准确地完成定期监控和记录保存任务，而且成本要低得多。根据这位作者的说法，ML 有可能通过治理和合规活动来指导所有应用程序——大大减少了“关键操作流程”的时间。
最后，这里有一个专题文章这总结了机器学习如何在各个业务领域发挥作用——“从能源和公用事业到制造和物流”。两个特殊部门值得特别提及：教育和医疗保健。
教育中的机器学习
学习是需要不断改进的东西。技术进步的惊人速度使全球教育工作者面临挑战。学习发展领域一直在努力跟上技术的步伐。所有参与开发或部署技术支持的学习系统的利益相关者都发现自己在追求现代方法来教育学生的同时不断面临新的挑战。
目前在学习环境中实施的机器学习系统已经提供了一个集成的、引人入胜的学习环境，该环境不仅作为一个系统进行了个性化，而且还针对个别学生进行了个性化。也就是说，学生可以获得根据他们的具体学习目标而变化的定制学习机会。
人工智能也在学习环境中实施，以帮助学生保持记忆。
医疗保健中的机器学习
医疗保健部门是机器学习的早期采用者之一。这项技术正在改变当今医疗保健的各种方式包括更快、更准确的诊断、更有效的临床试验以及增强的患者护理系统。
英国的 NHS 从一开始就是 ML 技术的拥护者，并已实施 ML 以自动化其大部分运营流程。一个例子是NHS 健康中心，于 2015 年推出。
机器学习的未来就是现在
今天的机器学习在哪里？当今市场上流行的一些 ML 产品是 Adaptive Insights 和 Economics Factory。
自适应洞察是一个商业计划创建系统，具有内置的 ML 功能，可帮助用户自动化他们的商业计划。这款基于云的软件包括预测分析、供应链规划和财务分析等高级功能。该软件的创新功能之一是它能够使用预测模型来帮助企业预测未来并为意外做好准备。
法国软件供应商 Economics Factory 开发了一种工具，用于创建和设计经济模型以解决业务问题。
根据福瑞斯特，“机器学习的未来势不可挡”。这位市场投机者表示，大多数行业都在努力挖掘 AI 和 ML 技术的真正价值，因为它们没有足够的能力来利用这些技术。然而，ML 将在“近期、短期和长期”内主导所有行业的未来并不遥远。
这大流行让机器学习这一日益增长的趋势大开眼界。自然语言处理(NLP) 和 ML 优化在大流行期间发挥了作用。数字化转型工作突然成为 71% 的全球组织的首要任务。
在全球危机期间，甚至 CIO 也充分利用了这些先进技术。根据 CIO Dive 的说法，大流行期间机器学习的突然扩散是一个强有力的指标，即到 2024 年，全球 75% 的企业将实施人工智能。
鉴于大流行期间的突然推动，“全球机器学习市场预计将从 2021 年的 155.0 亿美元增长到 2028 年的 1522.4 亿美元，复合年增长率为 38.6%。”
结论
机器学习有助于回答诸如制造车间机器何时需要维护、特定餐厅在本季吸引相同、更多或更少顾客的问题，或者特定行业的营销漏斗是否按预期执行等问题。
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